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Ideogram 图像生成入门指南

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jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
349
本指南提供了使用Ideogram API生成AI图像的完整入门示例。它提供了cURL、TypeScript和Python等多种语言的实战代码，涵盖了从基础调用到高级参数设置（如风格、比例）的全部流程。非常适合开发者进行API集成测试和快速上手。
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大型语言模型（LLM）实现与训练

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Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs
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LitGPT提供了一个用于实现和训练超过20种前沿大型语言模型（如Llama, Gemma, Mistral）的工具。它支持完整的微调（Fine-tuning）、高效的LoRA适配以及从零开始的预训练流程。适用于需要清晰模型结构、学术理解或生产级部署的开发者。
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Instantly 冷邮自动化

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ComposioHQ/awesome-claude-skills
59
通过 Composio MCP 和 Instantly，使用自然语言指令创建与管理冷邮活动，配置发送计划、导入线索、管理发信账号并查看分析指标，全面提升外呼效率。
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现代Java企业级开发专家

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sickn33/antigravity-awesome-skills
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本技能旨在指导用户掌握使用现代Java 21+构建企业级、云原生应用的能力。内容覆盖从虚拟线程、模式匹配等最新语言特性，到Spring Boot 3.x、微服务架构、DDD设计，以及GraalVM优化和Kubernetes部署的全流程开发知识，是构建高性能、高可靠性系统的终极指南。
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Jotform 自动化工具

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ComposioHQ/awesome-claude-skills
104
通过 Rube MCP 与 Jotform 的连接，使用自然语言命令实现表单列出与搜索、账号与历史审计、标签/文件夹管理以及套餐限制对比等全流程自动化操作。
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Juicebox人脉搜索与档案丰富

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jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
237
该技能展示了如何使用Juicebox SDK执行高级人脉搜索和个人档案丰富。用户可以使用自然语言查询（例如“FAANG的资深机器学习工程师”）搜索目标人员，并获取其详细的联系方式、技能和教育背景信息，适用于市场调研、人才挖掘和专业外展。
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Juicebox迁移深度指南

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jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
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本指南详细介绍了从传统招聘工具（如依赖布尔逻辑搜索）迁移到Juicebox的完整流程。它指导用户如何利用PeopleGPT等自然语言搜索功能，获取更全面的联系数据，并实现与超过41个ATS系统的深度集成，从而优化人才寻源和招聘流程，实现招聘效率的飞跃。
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知识蒸馏：大模型压缩

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Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs
337
知识蒸馏（KD）是一种核心的AI模型压缩技术。它旨在将性能强大的大型语言模型（Teacher）的知识，高效地转移给更小、更易于部署的学生模型（Student）。这使得开发者能够在不损失关键性能的前提下，大幅降低推理成本，实现将前沿大模型能力落地到实际应用场景。
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Kommo CRM 自动化管控

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ComposioHQ/awesome-claude-skills
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通过 Composio MCP 用自然语言驱动 Kommo CRM，实现查看管道、筛选线索、创建/更新交易、分配任务以及管理自定义字段等自动化操作。
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LangChain LLM应用架构指南

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本指南深入讲解LangChain框架，帮助用户掌握构建复杂、生产级大型语言模型（LLM）应用程序的完整能力。内容涵盖自驱代理（Agents）、链式调用（Chains）、记忆管理、检索增强生成（RAG）以及外部工具集成等核心模块，全面助力构建智能AI系统。
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LangChain CI/CD集成与测试框架

langchain-ci-integration
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
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这是一个为LangChain应用设计的完整CI/CD流水线。它通过GitHub Actions自动化质量保障，集成了快速的模拟单元测试和使用真实大型语言模型（LLM）的集成测试。核心功能包括端到端的RAG流程验证和LangSmith追踪，确保应用的高可靠性。
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LangChain LCEL快速入门指南

langchain-hello-world
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
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本指南提供了LangChain表达式语言（LCEL）的极简工作示例。它演示了如何使用管道语法（如.pipe()或|）将提示词、大型语言模型（LLM）和输出解析器等不同组件进行链式组合。适用于初学者和需要快速掌握AI应用核心工作流模式的开发者。
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